基于 NeRF 的图像合成的 6D 姿态估计领域普适化

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-15T00:00:00Z

本文介绍了一种通过训练集合的多样性来提高6D姿态估计网络泛化能力的新方法。该方法利用神经辐射场从合成图像中生成扩增集合，通过提供未见角度、外观外推的照明条件和随机纹理来丰富初始集合。验证结果显示，该方法显著改善了姿态估计的泛化能力，在SPEED+数据集上将目标域的姿态误差降低了50%。